个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-nischithosamani
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, 风险评估, 个人财务, 贷款违约, 数据分析, 预测模型, 印度
数据概述：
该数据集包含来自印度地区的个人财务信息，记录了与个人信用风险相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据主要来源于印度地区，涵盖多个城市和邦。
数据维度：数据集包括个人收入、年龄、工作经验、婚姻状况、房屋所有权、车辆所有权、职业、居住城市、所在邦、当前工作年限、当前房屋年限等多个特征，以及一个目标变量——风险标志（risk_flag），用于指示个人是否存在信用风险。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于模型训练和测试，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化整理。
该数据集适合用于信用风险建模、预测和分析，以及探索个人财务状况与信用风险之间的关系。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融风险管理、信用评分模型研究等领域，如探索不同特征对信用风险的影响，以及评估不同模型的预测性能。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在贷款审批、风险定价等方面提供参考。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化贷款策略，降低违约风险。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融风险管理课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用信用风险评估模型。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，从而帮助用户识别高风险客户，优化信贷决策。
